基于改进神经网络算法的PM2.5污染信号分析检测
作者：朱洪 蹇红梅 刘小芳
摘要：当前为了保证污染信号分析的精度,在对PM2.5污染进行检测的过程中,需处理的数据量过大,导致经典神经网络方法遇到矛盾数据时,需要花费大量的数据校验时间,收敛速度下降,检测效率大幅降低,提出一种基于改进神经网络算法的PM2.5污染检测方法,在分析标准神经网络算法的基础上,允许信号跳变精确度范围内,在层与层之间引入容错性变量,同时在计算阈值的过程中融入松弛变量,提高收敛速度;避免神经网络陷入局部最优解;采用改进神经网络算法,通过不断调整网络的权值以及污染阈值,对PM2.5污染信号进行高效检测;以飞利浦公司的新一代检测系统为测试器材,测试结果表明,采用所提方法得到的PM2.5污染检测效率明显提高.
分类：
- 期刊
- >
- 自然科学与工程技术
- >
- 信息科技
- >
- 自动化技术
收录：
- SA 科学文摘(英)
- 剑桥科学文摘
- 国家图书馆馆藏
- 上海图书馆馆藏
- 知网收录(中)
- 维普收录(中)
- 万方收录(中)
- 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
关键词：
- 改进神经网络算法
- 污染检测
- 网络误差
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
